AI的香水金字塔:热闹之后是什么

香水金字塔的理念是:一种香氛并不是作为单一统一体到达然后简单消散的。它以三个不同的层次逐步展开,每一层在不同的时刻被感知,每一层在整体体验中扮演着不同的角色。

AI的香水金字塔:热闹之后是什么
AI模型价格对比 | AI工具导航 | ONNX模型库 | Vibe Coding教程 | PLC在线仿真器 | Tripo 3D | Meshy AI | ElevenLabs | KlingAI | ArtSpace | Phot.AI | InVideo

在几期之前,我分享了自己在商场走廊被一股香水味"突袭"的经历。那种奇特的体验——在大脑还没来得及处理之前,气味已经先一步到达你身边。我以此为切入点,探讨了AI演示的生命周期。

接触时惊艳,但你还没来得及追问来源,它就已经消失了。

后来有几位读者回信,其中一些人指出了我在原文中没能充分展开的内容。事实证明,香水的隐喻比我当初理解的要深刻得多。

1、香水金字塔

调香师有一个叫做"香水金字塔"的框架。这是那种优雅得几乎令人尴尬的领域知识——你一旦接触到它,就立刻想把它应用到其他地方。

The Fragrance Pyramid – Candle Shack
来源

这个理念是:一种香氛并不是作为单一统一体到达然后简单消散的。它以三个不同的层次逐步展开,每一层在不同的时刻被感知,每一层在整体体验中扮演着不同的角色。

前调(Top Note)是最先冲击你的。挥发性强、明亮耀眼,专为即时印象而设计。柑橘或淡花香……某种尖锐而生动的气味。它是你在柜台闻到的东西,是你在没注意的走廊里被吸引住脚步的原因。它在几分钟内就会挥发,它的全部职责就是充当开场白。

中调(Heart Note)在前调消散时浮现。这是香水的真正性格。更丰富、更温暖、更复杂,也更缓慢地展现自己。当你购买一瓶香水时,你买的就是中调,即使说服你试用的是前调。

然后是尾调(Base Note),大多数人从未有意识地注意到它。深沉、缓慢释放,由木材、麝香和树脂构成,直到使用后一段时间才完全显现,然后持续数小时。尾调是让香气持久的原因。没有它,即使是最美丽的中调也会挥发殆尽,你只会留下一种模糊的、令人不满足的印象——好像差一点就成了。

AI举措的印象与影响 | 由作者分享的概念改编,由Modern Data 101策划

1.1 AI演示就是前调

AI演示几乎天生就是为了制造即时印象而设计的。挥发性强、明亮耀眼,经过精确调校让你想拿起那瓶香水。

有些例子大家可能太熟悉了:一个能理解你问题的对话界面,或者一个在你还没说完之前就浮出你想要洞察的语义层。

更好的演示指向了真实的东西。问题在于——和我在上一篇文章中探讨的同一个问题——瓶子里剩下的到底是什么。

1.2 中调是平台层

数据架构、集成工作、精心构建以反映你真实业务而非理想化版本的语义模型、让答案值得信赖而非仅仅是听起来自信的治理框架。

这才是AI赋能的数据能力的真正性格所在。它展现自己的时间比演示所暗示的要长得多。它在数月的实施中逐步显现,而不是四十分钟的供应商会议上。但当你越过第一印象时,这才是你真正在评估的东西。

然后是尾调——当我们在讨论AI时,几乎没有人谈到它。

1.3 尾调是你的数据专业人员

他们是构建和维护系统数据管道的工程师。是花了数月甚至数年时间让组织中所有人就"收入"在十几个不同源系统中的确切含义达成一致的治理从业者。

是理解大规模运行这些基础设施的成本、并能防止这些成本随着使用量增长而不断累积的FinOps团队。是做出基础性架构选择并每天承受其后果的架构师。这些工作在演示中全都不可见。但正是这些工作让演示真正能够在规模上落地。

从香水金字塔视角看AI支撑系统 | 由作者分享的概念改编,由Modern Data 101策划

2、试运行崩溃的根因分析

根据我的经验,当某件事在试运行中运行良好,但在上线六个月后变得面目全非时,几乎总是一个尾调问题。

前调是真实的,中调也曾被尝试,但基础层被当作了在激动人心的部分之后再处理的事情。

在数据系统中,激动人心的部分无法脱离其下的基础而存活。

尾调必须从一开始就在那里,否则整个香氛就会坍塌成某种闻起来隐隐有希望、几分钟后就消失的东西。

让我感到悄然惊叹的是,构成那个基础的学科——数据管理、数据治理、数据工程、FinOps——已经积累了数十年的知识和实践。

最佳实践并不神秘。工具已经相当成熟,然而在技术真正令人兴奋的时刻,总有一种反复出现的倾向——把所有这些都当作一个 presumably 已经被别人处理过的前提条件。有时确实如此。但通常并非如此。

3、长期收益:赋能人在回路中

AI赋能分析的持久价值,往往是由那些在尾调上投入过、并持续投入的人所收获的成果。

投资决策赋能和人力赋能基础的影响 | 由作者分享的概念改编,由Modern Data 101策划
  • 定义字段含义并确定谁对其质量负责的数据契约。
  • 让你理解一个数字从何而来的血缘追踪。
  • 确保向这些系统提问的人能够信任他们收到的答案的治理框架。
  • 随着使用规模扩大,保持基础设施财务可持续的成本管理实践。

这些是没有人会在会议上展示的持久性工作,但它们比几乎任何其他因素都更能决定香气是否持久。

我在那个走廊里遇到的香水,在我记忆中停留的时间比预期的要长。不是作为一种气味——那早已从记忆中消散——而是作为一个问题。

它下面是什么?中调是什么?尾调是什么?

我从未找到答案。对于百货商店里的一次偶遇来说,这无所谓。但对于你的数据策略,你必须知道什么能够持久。


原文链接: The AI Promise: A Pyramid View of What Lingers

汇智网翻译整理,转载请标明出处